Fundamentos del Testing en Python
¿Qué son las Pruebas Unitarias y por qué es importante?
¿Qué es el Testing en Software?
Instalación y Configuración del Entorno de Pruebas
Conceptos Básicos de Unittest
Cómo Crear Pruebas Unitarias con UnitTest en Python
Cómo usar el método setup en tests de Python
Uso de tearDown para limpieza de Pruebas Unitarias en Python
Cómo validar excepciones y estructuras de datos con Unittest en Python
Control de pruebas unitarias con unittest.skip en Python
Organización y Gestión de Pruebas
Cómo organizar y ejecutar pruebas en Python con UnitTest
Mejores prácticas para organizar y nombrar pruebas en Python
Técnicas Avanzadas en Pruebas Unitarias
Mocking de APIs externas en Python con unittest
Uso de Side Effects en Mocking con Python
Uso de Patching para Modificar Comportamientos en Python
Exploración de Herramientas y Métodos Complementarios
Cómo parametrizar pruebas en Python con SubTest
Documentación de pruebas unitarias con Doctest en Python
Cómo generar datos de prueba dinámicos con Faker en Python
Mejora y Automatización de Pruebas
¿Cómo asegurar la cobertura de pruebas con Coverage en Python
Automatización de Pruebas Unitarias en Python con GitHub Actions
Pruebas Unitarias con PyTest en Python
Cómo crear pruebas unitarias con inteligencia artificial en Python
Las pruebas en el desarrollo de software son esenciales para garantizar la calidad y estabilidad del código antes de lanzarlo a producción. Tanto las pruebas manuales como las automatizadas juegan un rol fundamental para detectar errores. Usar Python para automatizar estas pruebas no solo ahorra tiempo, sino que también asegura que los errores críticos se detecten antes, evitando posibles pérdidas económicas y de confianza de los usuarios.
Las pruebas manuales consisten en validar el funcionamiento de un cambio en el código mediante la interacción directa con la aplicación. Esto se hace, por ejemplo, al modificar una línea de código, ejecutar la aplicación y verificar si el cambio funciona correctamente. Es similar al trabajo de un mecánico que ajusta un auto y luego lo prueba encendiéndolo cada vez.
Las pruebas unitarias permiten validar que pequeñas piezas de código, como funciones individuales, trabajan correctamente. En el ejemplo de un mecánico, esto sería como revisar solo un neumático: inflarlo, verificar que no tenga fugas y confirmar que esté en buen estado. En Python, estas pruebas se automatizan utilizando la palabra clave assert
, que compara los resultados esperados con los reales.
Las pruebas de integración verifican que diferentes componentes de la aplicación funcionen en conjunto sin problemas. En el caso del mecánico, sería comprobar que el neumático instalado en el coche funcione bien con el resto de las piezas del vehículo. En desarrollo de software, esto se traduce a verificar, por ejemplo, que el proceso de inicio de sesión funcione correctamente, desde la entrada del usuario hasta la confirmación del acceso.
Python ofrece herramientas para automatizar las pruebas, permitiendo ejecutar muchas validaciones rápidamente sin intervención manual. A través de pruebas automatizadas, podemos detectar errores que de otro modo podrían pasar desapercibidos y llegar a producción, como un fallo en el cálculo de una orden de compra. Esto es crítico para evitar situaciones como la que enfrentó CrowdStrike, donde un error no detectado en una actualización paralizó aeropuertos.
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